AI 보안: 적대적 공격과 방어 전략

 

AI 보안의 중요성

인공지능(AI)이 의료, 금융, 국방, 교통, 제조 등 다양한 산업에 적용되면서 그 보안성 또한 핵심 이슈로 떠오르고 있습니다. AI는 학습 데이터를 기반으로 판단을 내리는 특성상 데이터 조작 또는 시스템 교란에 매우 민감합니다. 이로 인해 최근 몇 년간 AI를 노린 **‘적대적 공격(Adversarial Attack)’**이 크게 증가하고 있으며, 이에 대응하는 방어 전략(Defense Strategy) 개발도 필수가 되었습니다.

AI가 의사결정에 큰 영향을 미치는 시대에 보안 취약점은 금전적 손실을 넘어서 사회적 혼란과 생명 위험까지 초래할 수 있으므로, AI 보안은 선택이 아닌 필수 전략입니다.

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적대적 공격(Adversarial Attack)이란 무엇인가?

적대적 공격은 AI 모델이 학습한 데이터나 모델 자체를 교묘하게 조작하여 오작동을 유도하는 공격 기법입니다. 일반적으로 공격자는 사람이 인식하지 못할 정도의 미세한 변경을 가한 입력을 제공하여 AI의 판단을 왜곡시킵니다. 이 공격은 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 발생할 수 있으며, 그 파급력은 매우 큽니다.

예를 들어, 얼굴 인식 시스템에 특정 픽셀을 교묘히 변형한 이미지를 입력하면 완전히 다른 사람으로 인식되거나 인식 자체가 실패할 수 있습니다.

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적대적 공격의 주요 유형

1. 백색 상자 공격(White-box Attack)

공격자가 AI 모델의 구조, 파라미터, 학습 데이터 등 내부 정보를 모두 알고 있는 경우 수행하는 공격입니다. 대표적으로 FGSM(Fast Gradient Sign Method), PGD(Projected Gradient Descent) 등의 방법이 사용됩니다.
이러한 방식은 정밀하고 고성능의 공격이 가능하다는 장점이 있으나, 실제 환경에서는 내부 정보 접근이 어렵다는 제약이 있습니다.

2. 흑색 상자 공격(Black-box Attack)

공격자가 AI 모델의 내부 구조를 모르고, 입력과 출력만을 기반으로 공격을 수행하는 방식입니다. 보통 API를 통해 입력값을 조작하고 결과를 분석해 공격 전략을 수립합니다. 흑색 상자 공격은 실제 시스템에 더 가까운 형태로, 보안상 더욱 주의가 필요합니다.

3. 전이 공격(Transfer Attack)

하나의 AI 모델을 공격하기 위해 생성된 적대적 샘플이 다른 유사 모델에서도 효과적으로 작동하는 공격입니다. 이로 인해 방어가 더욱 어려워지며, 공격의 확산성이 커집니다.

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적대적 공격의 실전 피해 사례

• 자동차 자율주행 시스템: 도로 표지판에 스티커를 붙여 AI가 정지 표지판을 제한 속도 표지판으로 인식하게 만든 실험이 보고되었습니다. 이는 사고로 직결될 수 있는 중대한 위협입니다.
• 음성 인식 AI: 적대적 소음을 삽입해 스마트 스피커가 엉뚱한 명령을 수행하도록 하는 사례가 발견되기도 했습니다.
• 금융 모델 해킹: 대출 심사 AI에 적대적 입력값을 주어 신용도가 낮은 사람을 우량 고객으로 판단하게 만든 경우도 실험적으로 입증되었습니다.

이러한 사례는 AI 시스템의 신뢰도 자체를 떨어뜨릴 수 있으며, 법적·윤리적 논란을 불러올 수 있습니다.

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AI 보안을 위한 방어 전략

1. 적대적 훈련(Adversarial Training)

AI 모델을 훈련시킬 때 일부 적대적 샘플을 포함시켜, 모델이 공격에 강해지도록 학습하는 방식입니다. 이는 가장 기본적이면서도 효과적인 방어 방법으로, **모델의 회복력(resilience)**을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

2. 입력 검증(Input Sanitization)

입력값이 모델에 들어가기 전 노이즈 제거 또는 사전 필터링 과정을 거쳐, 공격자가 조작한 입력을 차단하려는 방식입니다. 예를 들어, 이미지에 대한 평활화 필터나 텍스트 전처리 기법을 통해 비정상적 패턴을 제거할 수 있습니다.

3. 모델 무작위화(Randomization)

입력값이나 모델의 파라미터를 **무작위화(randomize)**하여 공격자가 일관된 전략을 세우지 못하도록 하는 방식입니다. 예측 결과가 매번 다르게 나타날 수 있어, 공격 성공률을 현저히 낮출 수 있습니다.

4. 방어적 디스틸레이션(Defensive Distillation)

AI 모델이 부드럽고 안정적인 출력을 내도록 훈련시켜, 민감한 변화를 줄이고 적대적 공격을 견딜 수 있도록 합니다. 초기에는 이미지 분류에 많이 활용되었으며, 현재는 텍스트와 음성 AI에서도 적용이 확대되고 있습니다.

5. 탐지 모델 구축

적대적 샘플과 정상 샘플의 차이를 학습하여 별도의 AI 모델로 탐지하는 방식도 활용됩니다. 이 경우, 본래 AI 시스템 외에도 모니터링 시스템을 병행 운영해야 하므로 리소스가 더 들지만, 실제 침입 탐지에 효과적입니다.

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AI 보안을 위한 정책 및 산업의 움직임

1. 글로벌 정책 동향

미국, 유럽연합, 중국 등은 AI 보안 가이드라인을 발표하며, 적대적 공격에 대한 법적 책임 소재를 명확히 하려는 움직임을 보이고 있습니다. 예를 들어, EU AI Act는 고위험 AI 시스템에 보안 기능을 반드시 포함시킬 것을 요구하고 있습니다.

2. 기업들의 대응

구글, 마이크로소프트, 메타 등 글로벌 테크 기업은 AI 모델 출시 전 적대적 공격 시뮬레이션 테스트를 거치는 프로세스를 도입하고 있습니다. 또한 AI 보안 전문 스타트업과 협력해 보안성 강화 기술을 개발 중입니다.

3. 한국의 대응 현황

한국인터넷진흥원(KISA)과 한국전자통신연구원(ETRI) 등은 AI 보안 관련 가이드라인 개발과 기술 실증 프로젝트를 수행 중이며, 정부 차원에서도 AI 인증 체계에 보안 항목을 포함시키려는 움직임이 감지되고 있습니다.

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AI 보안의 미래 과제

AI 보안은 기술과 공격이 지속적으로 진화하는 분야이기에 다음과 같은 과제가 존재합니다.

• AI 보안 인력 부족: 머신러닝 기술과 보안 기술을 모두 이해하는 전문 인력이 부족해 인재 양성이 시급합니다.
• 개방형 모델의 보안 위험: 오픈소스 기반의 대형 언어 모델이 확산되면서, 정보 유출 및 공격 경로 노출 가능성이 커졌습니다.
• 비지도 학습의 보안 문제: 최근 대세인 비지도 학습 모델은 명확한 피드백 루프가 없어, 적대적 공격에 취약한 경우가 많습니다.

따라서 향후에는 AI 보안 전담 부서, 모델 수준의 보안 인증 제도, 다층 방어 프레임워크 구축 등이 필수화될 것입니다.

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결론: AI 보안은 AI 신뢰성의 핵심

AI는 단순한 기술을 넘어 사회 인프라의 핵심 엔진이 되었습니다. 따라서 그 보안 역시 단순한 IT 문제가 아닌 사회 전체의 리스크 관리 과제로 봐야 합니다.
적대적 공격은 그 자체로 위협이지만, 이에 대응하는 기술적·정책적 전략이 정립된다면 오히려 AI의 신뢰성을 높이고 지속가능한 기술 발전을 이룰 수 있는 기회가 될 수 있습니다.

AI 보안은 단기적인 해킹 대응이 아니라, 장기적인 기술 생태계 보호 전략으로 접근해야 하며, 기업과 정부, 연구자가 협력해 공동의 보안 기준을 수립하는 것이 무엇보다 중요합니다.